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Slime サイト |
平易 解説 |
カテゴリ | 識別 / 発明者 |
PAT.P 特許出願中 DOI |
出願日 | 発明の概要 / [h k a] と 論文 | そ簡単解説 |
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クリ ック |
AI-Architecture |
SlimeTree 佐々木 宏至 |
1) 特願 2025-183827 | 251030 | 柔構造的意味記録体 / k |
「省電力&ハルシネーション激減。」 ①応答のブレが約1/3に(遅延の標準偏差が約60%減)。②分岐ミス起因のストールがほぼ0(従来比でパイプライン停止を約90%削減)。③誤答の自己修正が約2倍速く収束(重み減衰で再発率が約半分)。結果、待ち時間・誤答・復旧のストレスが体感で半分以下。 |
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| AI-Architecture |
SlimeTree-RLM 佐々木 宏至 |
https://doi.org/10.5281/ zenodo.18238339 |
260114 | 柔構造的意味記録体から Failure-Aware Routing and Controlled Recursive Inference |
この図は「どの推論モードで解くか」を自動で選ぶ仕組み。Δ(直引き)・μ(局所推論)・RLM(深い再帰)をスコアで連続選択し、失敗したら重みを指数減衰。スロットはHot/Coldで優先度管理し、粒度は分割/統合/凍結で自動調整。 人の体感メリット:①速い—処理4〜4.6倍速、計算量約40%減。②軽い—メモリ約15〜20%減。③正確—誤検知4.6%→1.0%(約78%減)。待ち・誤答・重さのストレスがごっそり減る。 |
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| AI-Architecture | TMLR |
仕組み:Δ(直参照)・μ(局所推論)・RLM(深い再帰)の3モードをスコアで連続選択(if文なし)。失敗は“後悔”信号で重みを指数減衰。Hot/Cold棚で優先度を自動入れ替え、粒度は分割/統合/凍結で自己調整。 人の体感メリット:①速い—処理4〜4.6倍、計算量約40%減で待ち時間が短い。②軽い—メモリ約15〜20%減で端末が楽。③正確—誤検知4.6%→1.0%(約78%減)で変な答えが激減。結果、待たない・間違えない・重くない。 |
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| SIGNAL-CODEC |
SlimeCodec 佐々木 宏至 |
2) 特願 2026-046609 | 交換子ノルムに基づく映像および音声符号化の順序最適化方法および装置 |
「世界の通信料20%削減」 仕組み:フレームや処理要素の「交換しやすさ」を交換子ノルム d=||AB−BA|| で連続量として測り、d<εなら順序入れ替え・並列化・参照再配置を許可。GOP長や規格はそのまま。 人の体感メリット:①軽い—同画質で符号量20〜50%削減(実施例:XDCAMでIフレーム27→2、11.3〜29%減/H.264で12.4〜24.4%減)。②きれい—BD-PSNRが+1.4〜+2.75dB向上(静止で-27.2%かつ+2.75dB)。③速い—計算量O(n²)→O(nk)(k≤16)、二段階符号化で前処理を約1/16に。標準デコーダでそのまま再生OK。 |
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| SIGNAL-CODEC |
PoC強化して論文補強 |
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クリ ック |
SIGNAL-CODEC |
SlimeDSP 佐々木 宏至 |
3) 特願 2026-046614 |
交換子ノルムに基づくデジタル信号処理の動的並列化方法および装置 |
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| SIGNAL-CODEC | SlimeDSP_Zenodo_v2 |
https://doi.org/10.5281/ zenodo.19247705 |
交換子ノルムに基づくデジタル信号処理の動的並列化方法および装置 Commutator Norm-Based Dynamic Parallelization of DSP Filter Chains: A Continuous Non-Commutativity Criterion with Formal SNR Guarantees | ||||
| SIGNAL-CODEC |
SlimeDSP_TSP_v3doi |
IEEE TSP | |||||
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SlimeNENC 佐々木 宏至 |
4) 特願 2026-046620 | 再現可能なプログラムの変換及び生成における決定論的正規化、品質保証、及びハルシネーション抑止方法 |
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PSDP |
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SlimeCompiler 佐々木 宏至 |
5) 特願 2026-046625 | 交換子解析に基づくコンパイラ中間表現最適化およびプログラム品質保証システム /a |
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SlimeCIE 佐々木 宏至 |
6) 特願 2026-046657 | 収束型知能エンジンによる構造射影方法、情報処理装置、およびプログラム |
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| SlimeAlgLearning | 7) 特願 2026-046662 | 代数構造制御及び差分証跡管理を統合した機械学習装置、学習方法及びプログラム |
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| SlimeLieGate | 8) 特願 2026-046702 | 非可換行列演算の適応的可換化エンジンおよびその方法 |
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| SlimeNormENC | 9) 特願 2026-046898 | 交換子ノルムに基づく符号化制御装置、符号化器、符号化方法、プログラム及び記録媒体 |
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| InferenceOS | 10) 特願 2026-046960 | 推論操作の合成閉包性を事前補正する装置及び方法 / k(EDCDSD) |
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| SlimeQCAN-M | 11) 特願 2026-047146 | 量子演算制御方法、量子演算制御装置及びプログラム |
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| SlimeQCNA-R | 12) 特願 2026-047251 | 位相閉路整合値に基づく双子打消し及び残差統計処理による量子演算補正制御方法、量子演算補正制御装置及びプログラム |
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| SlimeNETR-ENC | 13) |
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| SlimeNETR-IGP |
14) |
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| SlimeMultiplesOthers | 15) | ||||||
| SlimeStack | 16) | ||||||
| SlimeAttention | 17) |
「同期ゼロ、思考3〜5倍速。」 |
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| SlimeGEMM | 18) |
「AIの計算、3〜5倍速く軽く。」 仕組み:GEMMを外積形式 C=Σ(a_k·b_k^T) に分解し、タイルのロードと積和を「位相同期形式」(ワープ内スレッドが位相一致で自律同期)で実行。共有メモリ経由をやめ、ワープシャッフルでレジスタ間直接共有。これで __syncthreads() を構造的に除去、バンクコンフリクトも消す。 人の体感メリット:①爆速—演算速度が3〜5倍(従来比)。実効性能がGPU理論性能の30〜40%どまり(cuBLAS等)から大幅に引き上げ。②省電力—消費電力が1/4〜1/5に。③滑らか—同期待ちが消えるので、深層学習・画像処理・科学計算の体感レイテンシが短く、バッテリー持ちも改善。 |
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| SlimeSyCUDA | 19) |
「3〜5倍速く、電力1/4。」 仕組み:安全機構(TDR防止・カナリア・フレーム複製など11種)をカーネル/ステージ/プロファイル単位でON/OFF/CONDに切替。フレーム残り時間が30%を切ると条件付きをスキップ、10%を切るとTDR防止とウォッチドッグ以外も停止。プロファイルは「GAME_MIN(最小)」「GAME_STD」「SAFETY_MAX」など。 人の体感メリット:①カクつきが減る—時間に余裕がある時だけ検証し、逼迫時は自動で軽量化→フレーム落ちを抑制。②安全も担保—最低限(TDR防止+ウォッチドッグ)は常時ONでクラッシュ回避。③用途別最適—eスポーツは最小、配信は標準、医療等は最大と一発切替で手間なし。結果、60/90/120fpsの目標を守りつつ、不要な検証コストを削って体感が滑らか。 |
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| SlimeSyCPU | 20) |
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| SlimeSyCompiler | 21) | ||||||
| SlimeSyTPU_ | 22) | ||||||
| SlimeSyXe | 23) | ||||||
| SlimeQCNA-C | 24) | ||||||
| SlimeQCNA-D | 25) | ||||||
| SlimeChemical | 26) | ||||||
| SlimeDNA | 27) |
ビデオエンコーダー
ビデオデコーダー
Planet ネットワークソリューション
PLANET Technology Corporation(台湾) のネットワーク機器は、LANスイッチ、PoEスイッチ、産業用イーサネットなど幅広い製品ラインナップで、高性能かつ信頼性が高い点が魅力です。特に中小企業やSOHO向けに設計され、IPベースの革新的なソリューションを提供。グローバルに展開し、140カ国以上で採用される実績と、ネットワークセキュリティや管理の容易さも評価されています。
その他周辺機器
EMAIL-P-B 障害通知装置
クライアント、サーバー運用において、障害通知機能は重要です。
この装置は視覚(LED三色)と音で通知します。オプションでCPU温度異常の通知、Genetec Security Centerで検知した論理的エラー通知など。アラームのメール通知をピカっとブザーで強化。 オプション: リレー出力最大3接点まで可能、後日増設も対応。
